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Robust Dynamic State Estimation of Power Systems
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Robust Dynamic State Estimation of Power Systems demonstrates how to implement and apply robust dynamic state estimators to problems in modern power systems, thereby bridging the literatures of dynamic state estimation and robust estimation theory. The book presents Kalman filter algorithms, demonstrating how to build powerful, robust counterparts. Following sections build out case study-based implementations of robust Kalman filters to decontextualized applications across dynamic state estimation in power systems. Coverage encompasses theoretical backgrounds, motivations, problem formulation, implementations, uncertainties, anomalies and practical applications, such as generator parameter calibration, unknown inputs estimation, control failure detection, protection, and cyberattack detection. Future research topics are identified and discussed, including open research questions. The book will serve as a key reference for power system real-time monitoring, control center engineers, and graduate students for learning (course related work) and research.
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Autore:
Editore:
Anno:
2026
Rilegatura:
Paperback / softback
Pagine:
352 p.
Testo in English
Dimensioni:
229 x 152 mm
Peso:
450 gr.
EAN:
9780128241578
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